揭示黑胡椒的秘密：一种鉴别黑胡椒 (Piper nigrum L.) 地理起源的多光谱和同位素分析方法

《Food Control》：Unlocking the secrets of Black Pepper: A multispectral and isotopic analytical approach to discriminate Black Pepper (Piper nigrum L.) geographical origin

　　

## 摘要

黑胡椒（*Piper nigrum* L.）是全球交易量最大的香料之一。其产量主要集中在越南、巴西、印度和柬埔寨等国。消费者对食品安全的要求不断提高，同时对食品的可追溯性也提出了更高的可靠性要求。本研究对14个不同地理来源的98个胡椒样品进行了近红外光谱测量。基于预处理光谱的随机森林（RF）分类模型表现良好，分类准确率为84.5%。此外，近红外光谱还能有效区分黑胡椒与其他植物来源（芸香科花椒属和波旁胡椒）。通过电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）获得的元素指纹图谱将分类准确率提升至94%，当纳入$^{87}$Sr/$^{86}$Sr比值后，分类准确率进一步提高至94.2%。这些结果表明，元素组成和同位素比值能够有效区分不同地理来源的黑胡椒样品。将近红外光谱与元素及同位素信息相结合后，分类准确率显著提高（根据所用分类模型的不同，准确率达到95.5%至98.2%）。本研究表明，将$^{87}$Sr/$^{86}$Sr比值、ICP-MS和近红外光谱结合化学计量学分类模型，通过同位素、元素和分子指纹的综合分析，对于黑胡椒的可追溯性和地理来源鉴定更为有效。唯有多光谱方法才能实现从各个产地准确识别黑胡椒的分类模型，表明该方法可作为胡椒产地验证的可行认证或确认方法。

## 引言

黑胡椒（*Piper nigrum* L.）是全球交易量最大且经济价值最重要的香料之一。其产量主要集中在越南、巴西、印度、马达加斯加和柬埔寨等国。除烹饪用途外，黑胡椒在中医药中具有悠久的应用历史，被认为具有助消化和抗炎等健康功效（Ding等，2026）。由于其高商业价值和全球需求，黑胡椒尤其容易受到食品欺诈的影响，包括掺假、错标和地理来源的虚假标注。胡椒、藏红花、香草、姜黄和肉桂等高价值香料经常被错标或用低品质材料替代，导致经济损失和潜在的健康风险。这些问题促使人们开发稳健的分析方法来推进复杂食品基质中的认证和可追溯性。大多数传统技术基于通过分子光谱和液相色谱获得的分子成分谱（如辣椒素类、酚酸类和挥发性化合物）（Grojja等，2023；Negi等，2021）。微量元素和同位素指纹被认为更为稳定，不会因分析前样品处理而发生变化（Negi等，2021）。在此背景下，电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）和近红外光谱法（NIRS）越来越多地被认可为香料认证中可靠且互补的工具。

某些元素的同位素组成受其一个或多个同位素的放射性成因影响。由于元素从基岩转移到土壤，再转移到植物的不同部位，同位素示踪剂常被用于食品产地认证。在这些指标中，锶、铅、铜甚至硼的同位素比值常被用作食品产品中的示踪剂，这普遍被认为这些元素的同位素组成在从基岩传递到植物时不会发生变化（Di Donato等，2023；Rodríguez-Bermúdez等，2018）。ICP-MS同位素分析为地理认证提供了高度区分性的维度。因此，同位素比值测量已广泛应用于不同食品基质的可追溯性研究中，如葡萄酒（Epova等，2019）、橄榄油（G. Nasr等，2023）、谷物（Lagad等，2017；Voerkelius等，2010）、蜂蜜（Baroni等，2015）、牛奶（Gregor?i?等，2021）、香料（Brunner等，2010；Horacek等，2023）和茶叶（Baskali-Bouregaa等，2020）。硼同位素比值（$^{11}$B/$^{10}$B）结合激光诱导击穿光谱（LIBS）获得的元素指纹，能够有效根据地理产地认证茶叶样品。当与主成分分析（PCA）或偏最小二乘判别分析（PLS-DA）配合使用时，同位素标记将分类准确率提高至94%以上（Baskali-Bouregaa等，2020）。不同元素的同位素比值（Ni、Sr、Pb、Ba、Cu和Mo）被用于准确鉴定中国产橙子的地理产地（Xu等，2019）。Hoarek等人通过放射性同位素分析研究了藏红花的食品欺诈和地理产地认证问题。$^{87}$Sr/$^{86}$Sr同位素比值的运用，配合Sr和Rb浓度测定，提高了高价值香料的认证水平（Horacek等，2023）。

事实上，ICP-MS还提供了详细的多元素指纹，反映了土壤组成、环境条件及农业条件，如气候和农业实践（Potortì等，2020；Zhang等，2025）。胡椒植物对元素的吸收主要受土壤地球化学控制，因此也受母岩组成的影响，其中K、Ca、Mg和Na等元素在鉴别中起重要作用（Hur等，2023）。这些发现凸显了元素组成与地理产地之间的紧密联系。在该领域，藏红花以及各种胡椒均被研究过。Tokal?o?lu等（Tokal?o?lu等，2019）表明，来自土耳其不同地区的红辣椒碎可根据其金属成分进行区分；Ahmad等（Ahmad等，2019）成功应用胡椒碱提取物的元素指纹鉴定了不同产地的黑胡椒。NIR、ICP-MS和ICP-OES（电感耦合等离子体发射光谱）光谱信息的组合，对于辣椒产地的鉴别提供了显著改进（Hwang等，2019）。该研究测量了26种元素，包括大量营养素、微量元素和潜在有毒元素，涵盖来自韩国、中国和越南的样品。

近红外光谱法（NIRS）作为一种快速、无损且具有成本效益的食品认证替代方法，日益受到关注。事实上，振动光谱的最新进展已经展示了NIRS分子分析在食品基质欺诈检测中的强大潜力（Vega-Castellote等，2024；Vera等，2025）。NIRS能够捕获与有机成分相关的分子信息，这些信息受品种、成熟度、产地和处理条件的影响。NIRS已被证明在香料分类和掺假检测方面非常有效，包括黑胡椒和孜然粉（Cruz-Tirado等，2023；Lima等，2020）。红外分子指纹可有效地应用于香料认证，对于黑胡椒而言，NIRS和FT-IR（傅里叶变换红外光谱）已被证明能够可靠地区分真品样品与多种掺假物，包括番木瓜籽、辣椒、果皮和废料，并展现出优异的预测性能（Wilde等，2019）。

光谱信息的组合已被证明具有强大的能力，可提高不同产地样品的鉴别效果（Hwang等，2019；Ping等，2025）。化学指纹与化学计量学相结合可以提高产地或掺假鉴定的效率和准确性。许多化学计量学方法被用于根据化学成分区分样品。用于评估数据的第一个非监督方法是PCA，其目标是通过将原始变量转换为主成分来降低数据维度。在ICP-MS中，元素浓度最多可能产生一百种浓度值，其中至少构建三个主成分（Poór等，2018）。即使在研究样品中发现的元素数量有限时，这种数据降维也是有帮助的（Mahmood等，2012）。当已知样品可用时，可使用有监督模型，如PLS-DA或线性判别分析（LDA）。LDA是一种有监督方法，旨在最大化类间可分性，将高维数据投射到低维空间，使其在区分属于不同组的样品方面十分有效（An等，2024；Baskali-Bouregaa等，2020；Zhang等，2025）。利用大规模光谱数据集，研究者开发了快速且稳健的胡椒和孜然欺诈检测方法，包括针对掺假物的靶向分析和有监督模型（PLS）用于预测掺假物含量，以及非靶向分析结合有监督分类模型（SIMCA，Soft Independent Modelling by Class Analogy）用于识别欺诈的存在和类型（Lima等，2020）。对于黑胡椒而言，NIRS和FT-IR光谱结合化学计量学建模（PCA、PLS-DA）已被证明能够可靠地区分真品样品（Liu等，2024）。其他有监督分类方法也被采用，如支持向量机（SVM），该方法旨在找到最优超平面以最大间隔分隔各类别，能够处理高维数据并对抗过拟合，因此也适用于元素鉴别（von Wuthenau等，2022）。

本研究旨在证明，将ICP-MS获得的元素指纹和同位素比值与NIRS光谱数据相结合，可以提供三个互补的信息层次，从而与单一技术方法相比增强鉴别能力。通过在一个连贯的化学计量学框架内整合这些数据集，本研究旨在认证黑胡椒样品的地理产地。在本研究中，共分析了代表不同地理产地和成熟阶段的98个样品，以识别用于产地鉴定、质量评估和欺诈检测的稳健化学标志物。该设计利用：元素指纹和同位素比值反映环境和农业影响，捕捉与产地相关的地球化学特征；NIRS光谱特征编码基质层面的成分变化。根据所用技术，适配的化学计量学工具的选择也将进行讨论。

## 试剂与标准物质

同位素研究所使用的标准物质为NIST SRM 987（SrCO?），已认证其锶同位素组成；以及NIST SRM 984（RbCl），已认证其铷同位素组成（美国国家标准与技术研究院，盖瑟斯堡）。$^{87}$Sr/$^{86}$Sr认证值为0.71034 ± 0.00026（Moore等，1982），$^{85}$Rb/$^{87}$Rb认证值为2.593 ± 0.002（Brand等，2014）。

## 样品

共收集98个胡椒样品，来自20个不同供应商，代表不同国家和成熟阶段。

## 近红外光谱分析

对原始光谱首先未施加任何限制，数据以矩阵格式组织，每行对应一个胡椒样品，每列对应吸光度值。在进行多元分析之前，对原始红外光谱数据集进行异常值检测。在本研究中，隔离森林算法旨在去除异常值，以提高分类模型的准确性和可靠性。隔离森林算法是一种用于识别……

## 结论

本工作突出了多光谱分析在香料产地认证中的价值和有效性。本研究调查了来自13个主要不同地理产地的98个胡椒（*Piper nigrum*）样品。近红外光谱数据与化学计量学（RF模型）方法的初始组合，用于*Piper nigrum*的快速、无损可追溯性，在考虑地理产地时获得了良好的分类准确率（84.5%）。近红外光谱在不同胡椒物种之间也存在显著差异。

## CRediT作者贡献声明

Frederique Barbier Bessueille：指导、资源、调查。
Nadia Baskali-Bouregaa：论文撰写——审阅与编辑、论文撰写——初稿、可视化、指导、方法学、调查、数据管理、概念构思。
Bruno de Gayardon de Fenoyl：调查、正式分析。
Emma de Sousa：调查、正式分析。
Clarisse Garnier：调查、正式分析。
Nicole GILON：论文撰写——审阅与编辑、论文撰写——初稿、验证、指导、资源。

## 未引用参考文献

Bouchez和von Blanckenburg，2021；Eck等，2019；Shewan等，2020。

## 数据可用性

数据可按需提供。

## 利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突。

作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

## 致谢

Nadia Baskali-Bouregaa | Bruno de Gayardon de Fenoyl | Chloé Bernard | Clarisse Garnier | Emma de Sousa | Frederique Barbier Bessueille | Nicole Gilon

法国里昂第一大学，法国国家科学研究署，分析科学研究院，联合研究单位5280，F-69100 Villeurbanne。